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" N# E/ x' u* x1 f' P2 z/ D; i! @
一、简介
9 f; X( l; Q( e# A" T; e' ~8 s1.使用距离变换的分水岭分割
/ J L. f! g& @6 {5 z; i) D9 d6 A- }' j( n
(1)距离变换
2 f+ j0 Z* j; Y4 }6 `; b' C- x! v
( H/ K1 Q% f: A& D9 n1 i0 M/ CD = bwdist(BW);
1 k) `$ A1 c6 }6 l
4 j7 l. H+ v- g% O9 n8 g2 ? d二值图像的距离变换是指从每个像素到最接近零值的像素的距离。# F3 ?: O! V& ]% U+ E* l
: H' I* o4 n+ O6 s) E(2)测地距离变换
9 g" i+ ?- T- N2 U7 R5 n4 z
: h6 C6 p5 X6 i7 I4 {/ G' TD = bwdistgeodesic(BW,mask);
" Y4 C$ l. }! G/ B3 H0 r( V
8 o3 A- Q1 @& r% [3 x; T0 I/ S2.使用梯度的分水岭分割% R* J) L+ C$ t+ J S8 s: X
# R; n! K5 m6 E7 R
获取梯度图像:
# U8 |3 N/ \1 _- p9 E, i3 k5 \3 f2 j+ O: G9 N
h = fspecial(‘sobel’);
9 ~$ F U- a |" q, k- ]; L0 j/ u. q3 v- R* \: k" u$ k
fd = tofloat(f);
: G0 I/ U8 J8 z1 m
" B7 ] x# n/ H: Cg = sqrt(imfilter(fd, h, ‘replicate’) .^ 2 + …
& a* X x3 n' w% B" {% w5 h
+ B) s9 t' D7 Uimfilter(fd, h’, ‘replicate’) .^ 2);1 t1 W6 `- P. U! K) R
: `* x% c5 N$ ?1 ? P5 F
在使用针对分割的分水岭变换之前,常常使用梯度幅度对图像进行预处理。梯度幅度图像沿着物体的边缘有较高的像素值,而在其他地方则有较低的像素值。在理想的情况下,分水岭变换可得到沿物体边缘的分水岭脊线。若梯度图像直接进行分水岭变换可能会严重过分割,所以在计算分水岭变换之前可以先平滑梯度图像。, h, D9 x+ X4 y% \4 ?
; R0 w$ D/ t8 ^) [! I
3.控制标记符的分水岭分割0 p) q4 s0 P' g' P
; @ v# ~6 f: M. Q f4 U8 m(1)计算局部极小值区域& O8 `/ [/ D3 i: ?( a( v9 k
" x2 o0 B/ F6 F# B$ O2 ^rm = imregionalmin(f);
6 X7 n- Q( b' ?6 @! A `- Y2 g' [7 @$ g4 ?6 K
其中,f 是灰度图像,rm 是二值图像,rm 的前景像素标记出局部小区域的位置。$ `9 w- y* O+ H; r
( a7 ^3 o- v: `& g3 K4 w(2)扩展极小值
' O2 R8 [. c; c' j. l, _* k4 D( i n! s O/ h% _/ h) d; i
im = imextendedmin(f,h);
g2 x2 Z1 R; o0 [" p9 L+ \7 l' n4 N6 J4 e
其中,f 是灰度图像,h 是高度阈值,im 是一幅二值图像,im 的前景像素标记了深的局部小区域的位置。
" J5 m! ]0 T4 @, d) m R; L: D' S; `- M5 C7 ~* a8 E6 g
(3)强制最小
8 ~+ m! `; a1 t7 i5 R4 N6 l: O& R" k# g8 X. |' C3 d6 M
mp = imimposemin(f, mask);; X3 O* K# n2 I) A# c
2 D" ]* F' b& n1 r L$ H4 I) a其中,f 是灰度图像,mask 是二值图像,mask 的前景像素标记了输出图像 mp 中局部最小区域的期望位置。通过在内部和外部标记符的位置覆盖局部最小区域,可以改进梯度图像,用于控制过分割的一种方法是基于标记符的概念。标记符是属于一幅图像的连通分量。我们希望有一个内部标记符集合,它们处在每个感兴趣物体的内部,而外部标记符集合包含在背景中。标记符的选择范围可以从简单过程到更复杂的方法,涉及尺寸、形状、位置、相对距离、纹理内容等等。指针是携带对分割有影响的先验知识的标记符。人们常常使用先验知识在每天的视觉中帮助解决分割和高级任务。最为熟悉的便是使用文本。因此,分水岭分割提供可以有效利用这些类型的知识的框架这一事实,是这一方法的突出优点。
5 h7 T8 W# t" d3 r
. G! e$ W- z$ t' W$ K7 C3 B. h3 M
二、源代码
/ }6 L# u& A7 t2 B% @# J4 W7 h3 V& S: o( y/ B; Y
- %基于控制标记符的分水岭分割
- [file,filepath]=uigetfile('*');
- file=fullfile(filepath,file);
- img=imread(file);%读图
- imgsize=size(img);
- if(numel(imgsize)>2)
- i=rgb2gray(img);
- else
- i=img;
- end;
- imshow(i);title('灰度图');
- pause;
- %取阈值
- [T,SM]=graythresh(i);
- bw=im2bw(i,T);
- imshow(bw);title('二值');
- pause;
- % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基于距离变换的分水岭分割%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
- gc = ~bw;
- % imshow(gc);
- % pause;
- D = bwdist(gc);
- % figure,contour(-D,40);
- imshow(-D,[]);title('距离变换图');
- pause;
- rm = imregionalmin(-D);%查看局部极小值区域
- imshow(rm);title('查看局部极小值区域');
- pause;
- im = imextendedmin(-D,2);%扩展最小值
- % figure,contour(im,40);
- fim=i;
- fim(im) = -255;
- imshow(fim);title('合并后的局部极小值');%查看合并后的局部极小值
- pause;
- Lim = watershed(bwdist(im));
- imshow(Lim,[]);title('基于距离变换的流域分割');
- pause;
- em = Lim == 0;
- res=em|im;
- imshow(res);%查看掩膜图像
- title('掩膜图像');
- pause;
- g2 = imimposemin(i, im | em);
- imshow(g2);
- title('强制最小');
- pause;
- L2 = watershed(g2);
- f2 = img;
- f2(L2 == 0) = 255;
- imshow(f2);
- title('基于控制标记符的分水岭分割');
$ {4 b; J' P# Y: R
, `/ Y& R& [: X/ i5 d
' y) k0 ?& ]) H7 E$ c) `+ z' T, z" _
9 _1 X9 y7 B& w, j5 ~4 `三、运行结果
2 N! u$ J+ u; U1 ?' @
" q y8 r/ A7 l
# `7 S( _* ^3 y
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